import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('bike.mp4')

# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    # 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
    while cap.isOpened():
        # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("没有内容，退出啦 :) ")
            break
        # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
        gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        #  获得傅里叶系数
        fCoef = np.fft.fft2(gray)
        mag_spec = np.abs(fCoef)
        #mg_spec图像
        #mag_spec = 20 * np.log(np.abs(fCoef))# 放大傅里叶系数，获得幅度谱(振幅谱）
        # 另一种常见写法: mag_spec = np.log(np.abs(fCoef)+1)
        mag_spec_sorted = np.sort(mag_spec.ravel())  # 对振幅谱进行排序

        # 定义压缩比例列表
        keeplist = [0.5,0.05]
        # 循环处理不同压缩比例
        for i, keep in enumerate(keeplist):
            # 计算保留振幅的阈值
            thresh = mag_spec_sorted[int((1 - keep) * gray.size)]  # 计算位置的振幅阈值

            # 创建掩码，保留振幅大于阈值的频率分量
            mask = mag_spec > thresh

            # 使用掩码压缩傅里叶系数（模拟通过网络传输压缩后的系数）
            fCoef_compressed = fCoef * mask

            # 使用压缩后的傅里叶系数进行逆傅里叶变换，得到压缩后的图像
            img_cp = np.fft.ifft2(fCoef_compressed).real
            # 对振幅谱进行归一化处理
            #mag_spec_norm = (img_cp - np.min(img_cp)) / np.ptp(img_cp)

            # np.ptp=np.max(mag_spec)-np.min(mag_spec)实现极大极小值归一
        # 在名为 "gray" 的窗口中显示灰度图像
            cv.imshow('original', gray)
            cv.imshow(f'{keep}',np.uint8(img_cp))

        # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
            if cv.waitKey(1) == ord('q'):
                break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()
